近些年來,人工智能一次又一次的讓世人驚嘆,大數(shù)據(jù)時代的來臨讓人們看到了未來發(fā)展的趨勢所在,各行各業(yè)都開始向人工智能化進軍,搶占未來的先機。而紡織行業(yè)中計算機配色算法最能契合計算機發(fā)展的洪流,可以作為紡織行業(yè)的信息化領(lǐng)頭羊。因此本論文將深度學(xué)習應(yīng)用在有色纖維的配色算法,希望達到預(yù)測配比與真實值一致,提升配色效率,節(jié)約勞動成本,實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)升級。本論文對于深度學(xué)習所需要的有色纖維樣本采取實驗室自制,通過梳棉機將其三色混合與兩色混合組成樣本。通過測色配色儀測量出樣品的反射率值,將原始數(shù)據(jù)整理成表,作為深度學(xué)習模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。隨后使用TensorFlow工具包Ludwig學(xué)習反射率與有色纖維顏色配比之間的數(shù)值邏輯關(guān)系。將樣本數(shù)據(jù)整理成CSV文件,將構(gòu)建的邏輯關(guān)系整理成YAML文件,通過Ludwig進行模型訓(xùn)練、驗證、預(yù)測。最終將模型預(yù)測值與真實值進行比較,得到配色結(jié)果。由于Tensorflow無法找到反射率與配比之間的邏輯值進行訓(xùn)練,配色結(jié)果不理想。本文使用MATLAB（2016A）來構(gòu)建深度神經(jīng)模型進行有色纖維配色。構(gòu)建兩個深度學(xué)習模型P1與P2,P1的輸出端為5個,P2的輸出端為8個。將樣本數(shù)... 

【文章來源】：東華大學(xué)上海市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：72 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

Y = [y1，y2，y3，y4，y5]Ty1，y2，y3，y4，y5表示該樣本中有 5 個單色纖維組成有色纖維，分別對五種顏色的不同重量比例，因此輸出層的神經(jīng)元個數(shù)即為單色組成的個。選用最為基礎(chǔ)的多重隱含層，輸入輸出關(guān)系可以由兩個公式給出：y = W1P + n (a)Y = W2y + m (b)公式中：P 作為輸入端輸入數(shù)據(jù) Rλ經(jīng)過初始化后的神經(jīng)元輸入；W1、W始化輸入層、隱含層和輸出層神經(jīng)元之間的連接權(quán)值；n 為初始化隱含層闕 為輸出層闕值。根據(jù)公式(a),P 在隱含層傳遞函數(shù)的作用下產(chǎn)生了隱含層的 y，根據(jù)公式(b)，y 在輸出層傳遞函數(shù)的作用下產(chǎn)生輸出層的輸出 Y，整個纖維深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)配色模型的向量關(guān)系如圖 2-1 所示。

訓(xùn)練

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的色紡紗配色[J]. 沈加加,周翔,屠天民.  紡織學(xué)報. 2015(11)
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[3]深度學(xué)習的昨天、今天和明天[J]. 余凱,賈磊,陳雨強,徐偉.  計算機研究與發(fā)展. 2013(09)
[4]基于光譜視覺響應(yīng)擬合的計算機配色算法[J]. 何國興,周明訓(xùn).  大氣與環(huán)境光學(xué)學(xué)報. 2006(06)
[5]三刺激值配色與反射光譜配色的運用[J]. 李戎,顧峰.  中原工學(xué)院學(xué)報. 2004(06)
[6]基于線性數(shù)據(jù)庫的色差權(quán)重因子計算機配色[J]. 王喜昌,華臻,宮嚴軍,宋東草.  光學(xué)學(xué)報. 2004(09)
[7]機器學(xué)習研究[J]. 王玨,石純一.  廣西師范大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2003(02)
[8]色紡紗配色方法初探[J]. 江新衛(wèi).  棉紡織技術(shù). 2000(05)
[9]計算機測配色的歷史與現(xiàn)狀[J]. 李戎,潘瑋,顧峰,陳東輝.  北京紡織. 1999(02)
[10]電腦配色軟件對配色結(jié)果的影響[J]. 張俊孜.  印染. 1998(03)

碩士論文
[1]色紡紗配色算法改進及計算機測配色系統(tǒng)開發(fā)[D]. 程璐.天津工業(yè)大學(xué) 2018
[2]品牌服裝色彩供應(yīng)鏈的成本與效率分析[D]. 張禮鵬.東華大學(xué) 2015



本文編號：3522687